摘要
本文首先介绍了前馈神经网络的基本原理。然后引出了误差反向传播的BP算法解决实际问题的弊端。接下来提出了构造型前馈小波神经网络算法,然后分析了构造型前馈小波神经网络算法,用函数推导的方式对构造型前馈小波神经网络算法的函数逼近性进行分析,得出结论。
引文
[1]侯木舟,基于构造型前馈神经网络的函数逼近与应用[D],中南大学,长沙,2009年10月,7,62-65
[2]左东广,周帅,张欣豫等.小波神经网络研究[J].四川兵工学报,2012,33(4):116.
[3]维克托·迈尔·舍恩伯格,周涛.大数据时代生活、工作与思维的大变革[M].周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013:136-136.
[4]王意洁,孙伟东,周松,等.云计算环境下的分布存储关键技术[J].软件学报,2012,23(4):962-986
[5]刘志刚,王晓茹,何正友,钱清泉等.小波变换、神经网络和小波网络的函数逼近能力分析与比较[J].电力系统自动化,2002,26(20):43